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传统的图像分割方法包含代码/注释/结果
1.分水岭 2.kemeans 3.gmm 4.grabcut
2022-04-21 13:05:19
2.98MB
图像分割
1
柑橘表面缺陷的图像分割方法研究.pdf
本文以柑橘的虫伤、腐烂、炭浀,药伤,溃疡,灼伤,裂口等常见缺陷作为研究对象,采用经典算法,GAC模型算法,LBF模型算法对实验对象进行分割。经过实验,识别率能达到95%以上
2022-04-21 12:05:50
30.08MB
水果缺陷
柑橘图像分割
c++水果检测
halcon
1
CamVid数据集,语义分割FCN训练数据集
CamVid全称:The Cambridge-driving Labeled Video Database,该数据集由剑桥大学工程系于 2008 年发布,相关论文有《Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds》,是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。数据库提供32个ground truth语义标签,将每个像素与语义类别之一相关联。该数据库解决了对实验数据的需求,以定量评估新兴算法。数据是从驾驶汽车的角度拍摄的,驾驶场景增加了观察目标的数量和异质性。 数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习,可分为训练集、验证集、测试集。同时, 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估,分别为:道路 (Road)、交通标志(Symbol)、汽车(Car)、天空(Sky)、行人道(Sidewalk)、电线杆 (Pole)、围墙(Fence)、行人(Pedestrian)、建筑物(Building)、自行车(Bicyclist)、 树木(Tree)。
2022-04-20 22:05:21
179.86MB
FCN
语义分割
图像处理
1
Wpf 实现图片分割、扩大、缩小、翻转、移动实例代码
利用WPF技术实现的选择一张大图片后自动将其分解成您指定的块数,并可以显示在您指定的Element中,小图片间距可以自定义,该技术在代码中提供了动态库! 同时提供了图片的扩大、缩小、翻转实例代码,您可以在此基础上进行扩展,以满足自己的需求!
2022-04-20 18:25:56
88KB
Wpf
实现图片分割、扩大、缩小、翻转、移动实例代码
1
MATLAB实现图像分割otsuf 源程序代码_matlab
【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:MATLAB实现图像分割otsuf 源程序代码_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
2022-04-20 13:04:50
491KB
matlab
开发语言
otsuf
图像分割
通过SVM和超像素分割进行光谱空间高光谱图像分类
通过SVM和超像素分割进行光谱空间高光谱图像分类
2022-04-19 21:31:18
512KB
研究论文
1
OSTU算法实现背景差分的自适应分割算法,有完整的代码和论文(opencv).rar
OSTU算法实现背景差分的自适应分割算法,有完整的代码和论文(opencv) OSTU算法实现背景差分的自适应分割算法,有完整的代码和论文(opencv) OSTU算法实现背景差分的自适应分割算法,有完整的代码和论文(opencv) OSTU算法实现背景差分的自适应分割算法,有完整的代码和论文(opencv) OSTU算法实现背景差分的自适应分割算法,有完整的代码和论文(opencv)
2022-04-19 19:08:12
4.29MB
opencv
算法
人工智能
计算机视觉
方差分割法-指纹图像质量评估及预处理方法介绍
方差分割法 指纹图像的前景区域是由脊线和谷线组成,一般情况下,前景中的脊线和骨线的灰度差是较大的,因此灰度统计特性中的局部灰度方差是很大的。而指纹图像背景区域一般比较单一,它的方差通常是比较小的。基于这一特性,可以利用图像的局部方差对指纹图像进行分割 。 将指纹图像无重叠地划分为W X W的小块,这里W取16。计算出每一块的均值和方差,若块方差小于预设的方差 ,则该块为背景块。实验表明,方差分割法对于质量较好的高对比度图像的分割效果较好,但它不适合低对比对或噪声较大的图像。
2022-04-19 16:56:19
2.27MB
指纹识别
1
matlab求p值代码-pOSAL:TMI论文代码:用于联合光盘和杯分割的基于补丁的输出空间对抗性学习
matlab求p值代码p OSAL:用于联合光盘和杯分割的基于补丁的输出空间对抗性学习。 我们提供基于Tensorflow Backend的Keras工具来实现REFUGE挑战分割任务。 入门 安装要求 conda create -n posal python=3.5 conda activate posal pip install keras==2.2.0 pip insatll tensorflow-gpu==1.4.0 conda install tqdm conda install -c anaconda scikit-image conda install opencv 先决条件 GPU,CUDA = 9.0 运行评估 克隆此仓库: git clone https://github.com/EmmaW8/pOSAL.git cd pOSAL 要重现MICCAI 2018中REFUGE挑战赛排名的结果,请执行 python predict.py 0 # 0 is the avaliable GPU id, change is neccesary 对Dri-GS数据集进行培训 切
2022-04-19 10:00:42
268.61MB
系统开源
1
基于阴影分割的车辆检测识别.zip
基于阴影分割的车辆检测识别 基于阴影分割的车辆检测识别 基于阴影分割的车辆检测识别
2022-04-19 09:07:32
28.39MB
基于阴影分割的车辆检测识别
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